import tensorflow as tf

'''用于测试保存生成的模型，保存为.ckpt文件'''
v1 = tf.Variable(tf.constant(1.0,shape=[1]),name='V1')
v2 = tf.Variable(tf.constant(2.0,shape=[1]),name='V2')

result = v1 + v2

init_op = tf.global_variables_initializer()

saver = tf.train.Saver()

with tf.Session() as sess:
    sess.run(init_op)
    saver.save(sess,'./demo1/model.ckpt',global_step=10)
    saver.export_meta_graph('./demo1/model.ckpt.meta.json',as_text=True)
'''
.ckpt-meta 包含元图，即计算图的结构，没有变量的值（基本上你可以在tensorboard / graph中看到）。
.ckpt-data包含所有变量的值，没有结构。要在python中恢复模型，您通常会使用元数据和数据文件
1. xxx.ckpt.meta保存了计算图结构，
2. xxx.ckpt.data保存了所有变量的取值，
3. xxx.ckpt.index保存了所有变量名
'''